Fuel load is a crucial parameter for evaluating design fires for buildings. However, the availability of fuel load data is currently hindered by the lack of an efficient on-site data collection method. This research develops a new methodology for fuel load surveys that can facilitate the collection, storage, and analysis of fuel load data for a variety of building occupancies. The new survey method harnesses recent developments in mobile electronic devices, cloud storage, and machine vision to efficiently complete fuel load surveys in buildings. A four-step method is developed comprising digital inventory, data organization, item matching through computer vision, and fuel load estimation. The method is completed through an interactive electronic surveying form accessible on any mobile device with an internet connection, such as a tablet. The application allows taking digital measurements and pictures of the room and content, which are stored, and later searched through retail search engines using image recognition. Automatic matching of the picture with an online catalogue item gives access to further information about this item which are then used to evaluate the item fuel load, using a table of materials calorific values coded in the application. A wide adoption of this method could provide benefits by progressively populating such digital fuel load database. The results can then be used to provide design guidelines for fuel load density in codes and standards, for application in performance-based design of structures in fire.

中文翻译：

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使用机器视觉的数字化燃料负荷测量方法

燃料负荷是评估建筑物设计火灾的关键参数。然而，燃料负荷数据的可用性目前因缺乏有效的现场数据收集方法而受到阻碍。这项研究开发了一种新的燃料负荷调查方法，可以促进各种建筑物占用的燃料负荷数据的收集、存储和分析。新的调查方法利用移动电子设备、云存储和机器视觉的最新发展来有效地完成建筑物的燃料负荷调查。开发了一种四步方法，包括数字库存、数据组织、通过计算机视觉进行的项目匹配和燃料负荷估计。该方法是通过可在任何具有互联网连接的移动设备（例如平板电脑）上访问的交互式电子测量表格来完成的。该应用程序允许对房间和内容进行数字测量和照片，这些照片被存储起来，然后使用图像识别通过零售搜索引擎进行搜索。图片与在线目录项目的自动匹配可以访问有关该项目的更多信息，然后使用应用程序中编码的材料热值表来评估项目的燃料负荷。这种方法的广泛采用可以通过逐步填充这种数字燃料负载数据库来提供好处。然后，结果可用于为规范和标准中的燃料负载密度提供设计指南，以应用于基于性能的火灾结构设计。后来使用图像识别通过零售搜索引擎进行搜索。图片与在线目录项目的自动匹配可以访问有关该项目的更多信息，然后使用应用程序中编码的材料热值表来评估项目的燃料负荷。这种方法的广泛采用可以通过逐步填充这种数字燃料负载数据库来提供好处。然后，结果可用于为规范和标准中的燃料负载密度提供设计指南，以应用于基于性能的火灾结构设计。后来使用图像识别通过零售搜索引擎进行搜索。图片与在线目录项目的自动匹配可以访问有关该项目的更多信息，然后使用应用程序中编码的材料热值表来评估项目的燃料负荷。这种方法的广泛采用可以通过逐步填充这种数字燃料负载数据库来提供好处。然后，结果可用于为规范和标准中的燃料负载密度提供设计指南，以应用于基于性能的火灾结构设计。这种方法的广泛采用可以通过逐步填充这种数字燃料负载数据库来提供好处。然后，结果可用于为规范和标准中的燃料负载密度提供设计指南，以应用于基于性能的火灾结构设计。这种方法的广泛采用可以通过逐步填充这种数字燃料负载数据库来提供好处。然后，结果可用于为规范和标准中的燃料负载密度提供设计指南，以应用于基于性能的火灾结构设计。